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Enregistrement W7117297966 · doi:10.1002/alz70858_105695

Understanding healthy eating/nutrition interventions for people living with dementia: A systematic review

2025· article· en· W7117297966 sur OpenAlexaff
Laura E. Middleton, Vanessa Vucea‐Tirabassi, Liu Grace, Christine Aiken, Jennifer Bethell, Heather A. Cooke, Heather Keller, Teresa Liu‐Ambrose, Myrna Norman, Megan E O'Connell, Jackie Stapleton, Ingrid Waldron, Sarah Wu, Marie‐Lee Yous, Carrie McAiney

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthUniversity of SaskatchewanAlzheimer Society of CanadaResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Activities of daily livingSystematic reviewMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited research focused on lifestyle interventions for people living with dementia and recent systematic reviews primarily focus on the impact of exercise on cognition. However, functional abilities and quality of life (QoL) are the outcomes most consistently prioritized by people living with dementia, care partners, and healthcare professionals. We conducted a systematic review to understand the impact of two lifestyle interventions (physical activity, nutrition) on the functional abilities, quality of life, and nutritional status (nutrition interventions only) of people living with dementia living in the community. The results presented here focus on the effects of nutrition interventions. METHOD: Systematic literature searches for peer-reviewed intervention studies were conducted in four databases (MEDLINE, EMBASE, Scopus, CINAHL). Articles were exported to Covidence, where duplicates were removed and two independent reviewers performed study selection, data extraction, and risk of bias assessments. A narrative synthesis was conducted. RESULT: Six studies met the inclusion criteria. Five studies compared nutrition interventions to usual care. Interventions included education/counselling on nutrition through various delivery modes; one study also included coaching to reduce care partner stress and encourage protein supplementation. Sample sizes (n = 12 - 946) and follow-up periods varied substantially across studies (3 weeks - 12 months). Five studies assessed nutritional status, all of which used the Mini-Nutritional Assessment. The two largest studies, a cluster-randomized trial with 946 participants (intervention = 448; control=498) and a non-randomized controlled trial with 225 participants (intervention = 151; control=74) found significantly better nutritional status in the intervention compared to control groups. Results showed no change for two studies and data collection was incomplete for one study. Other outcomes measures included: QoL (n = 2 studies), activities of daily living (ADL)/instrumental ADL (n = 3 studies), falls (n = 1 study), grip strength (n = 1 study), timed up and go test (n = 1 study), lower body strength (n = 1 study), and step test (n = 1 study). CONCLUSION: Existing literature suggests that nutritional status can be improved through nutrition interventions, supporting a role for nutrition risk screening and intervention among people living with dementia. Additional large-scale studies are needed to understand the impact of these interventions on nutritional status, QoL, and functional abilities while considering barriers to access.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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